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Langage R, Hadoop, Spark, Machine Learning, segmentation des données, GBM, big data, etc. sont des mots qui font partie de ton quotidien ? En plus tu maitrises Python ou un langage de programmation équivalent ? Tu devrais donc trouver une offre d’emploi qui te correspond… :)
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Cette pratique de moins en moins à la mode a pourtant beaucoup d'avantages lorsqu'on cherche un emploi. Comment s'y préparer ?
Croire en ses capacités est une force dans le monde du travail. Mais comment développer la confiance en soi quand elle vient à manquer ?
Anxieux, désorganisé, évitant, sécure... Lequel êtes-vous ? Et comment mieux l'appréhender pour gérer vos entretiens ?
Pour Gabrielle Schütz, Maîtresse de conférences en sociologie, les entreprises doivent agir pour un télétravail plus équitable.
Notre experte Läetitia Vitaud revient sur quatre acquis du Covid qui méritent d’être à nouveau mis en œuvre pour les JO de Paris.
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Ne nous croyez pas sur parole : Consultez nos commentaires sur GlassDoor Consultez nos commentaires sur G2 .
Notre mission et notre vision : Permettre aux clients de vivre les expériences les plus engageantes au monde grâce aux données et rendre l'analyse en contact avec les clients facilement déployable avec la plus grande adaptabilité et la meilleure expérience pour l'utilisateur final.
Datatorii fait du conseil Data & IA.
Depuis près de 10ans, on accompagne nos clients dans la valorisation de leurs données.
6 Pôles d'expertise : Data & IA, Data Engineering, DataViz, Agentique, Stratégie et formations.
Nichés cœur de Paris 1er, 750 m² dédiés à l’apprentissage, à l’échange et à l’innovation.
La cohésion d’équipe, avec des événements réguliers, des moments de partage et un environnement de travail agréable et convivial.
Les hôpitaux recueillent de multiples données de santé lors de l’hospitalisation d’un patient : comptes rendus médicaux, observations du personnel soignant, résultats d’examens, etc. À l’échelle de l’hôpital, cela représente une quantité massive de données, qui sont largement sous-exploitées. Sancare propose des outils prédictifs utilisant les dernières avancées en intelligence artificielle pour mettre ces données au service des hôpitaux et de la santé.
Notre premier produit est déjà utilisé par plusieurs dizaines d’établissements de santé. Il permet la détection automatique de diagnostics à partir de documents en texte libre et autres données contenus dans les dossiers patients, visualisables dans une interface web intuitive et ergonomique, et fait gagner du temps aux médecins et à leurs assistants administratifs. Nous développons en parallèle un nouvel outil facilitant la conduite d’études en vie réelle pour évaluer des médicaments et dispositifs médicaux. Vu le fort impact potentiel de ce projet sur la recherche clinique, l'attente de la part de différents acteurs de la santé (notamment, hôpitaux et laboratoires pharmaceutiques) est considérable.
Fieldbox permet aux entreprises industrielles d'accélérer leur transformation digitale et d'améliorer considérablement leur efficacité opérationnelle.
Forts de plus de 10 années d'expérience en solutions logicielles, data et IA, nous offrons une gamme complète de services, enrichie de nos propres technologies, pour permettre le cadrage, le développement, le déploiement, l'exploitation et le passage à l'échelle des solutions digitales de pointe dans les opérations industrielles.
Nous comptons parmi nos clients des sociétés du CAC 40 comme Total, Suez et Vinci, mais aussi des ETI sur 5 continents et plus de 150 sites industriels. En forte croissance, Fieldbox atteint aujourd'hui 60 employés répartis dans nos bureaux de Bordeaux et Paris.
UltraEdge est un acteur de référence des Edge Data Centers. Fondée en 2024, l’entreprise détient et exploite 248 sites sur le territoire (soit le 1er hébergeur en France) et opère 7 nœuds majeurs d’interconnexion en région (Lyon Vénissieux, Bordeaux, Strasbourg, Lille et Rennes) et en Ile-de-France (Paris Courbevoie et Aubervilliers). Grâce à un programme ambitieux de revitalisation de sites, UltraEdge dispose de 35 000 m² de capacité d’hébergement et de 51 MW de puissance IT totale, avec une promesse : la même puissance et la même connectivité partout en France. Son ambition : faire émerger des écosystèmes numériques durables au cœur des territoires, au service des cités du futur.
Chez Code Busters, ils accompagnent des développeurs comme toi — pas juste pour cocher une case, mais pour grandir dans une communauté tech, progresser en continu, et travailler sur des projets solides techniquement.
Cette vision, c’est celle de Matt et Nico. Un soir d’été 2019, une évidence s’impose : aucune ESN ne propose un cadre où l’on peut à la fois apprendre en continu, repousser ses limites et viser l’excellence.
Ils imaginent alors un écosystème dédié aux développeurs, où le partage, l’entraide et la progression collective sont des piliers.
Management dev by dev, tech talks, mentorat, progression par grade… tout est pensé pour apprendre, transmettre, et progresser ensemble.
Leur ambition : développer une communauté tech exigeante et solidaire, qui fait grandir les développeurs dans leur parcours et crée un vrai impact chez les clients.
Avec les progrès continuels qui sont enregistrés dans le domaine de la technologie de l’information, beaucoup de métiers plus ou moins nouveaux sont apparus et suscitent autant d’intérêt que de questionnements. On y compte le métier de data scientist dont il est question ici.
Quand peut-on être qualifié de data scientist?
Quelles sont les exigences de ce métier?
Quel est le bagage intellectuel requis pour prétendre à ce titre?
Dans un monde où les informations circulent de plus en plus vite et sont quasi accessibles par tous et à tout moment grâce à internet, il apparaît plus que judicieux de savoir les capter et les exploiter en vue d’améliorer les offres et services dans tous les domaines.
C’est le principe premier de la science des données communément appelée data science. Elle permet en effet à toute personne engagée dans une entreprise d’être averti en temps réel des besoins actuels de ses clients actuels, potentiels et futurs. Une bonne analyse de données ciblées existant sur internet et émises par les individus et/ou groupes d’individus sur divers sujets offre en effet la possibilité de prédire quelques-unes de leurs tendances futures de consommation et d’anticiper certains de leurs besoins.
C’est donc un élément important sur lequel peuvent tabler les responsables d’entreprises pour faire la différence sur les marchés de plus en plus concurrentiels.
Mais en quoi consiste concrètement le travail de data scientist?
La data science est ce qu’on peut traduire littéralement par science des données. En conséquence, on peut raisonnablement considérer que le data scientist est cette personne qui se charge dans une organisation, de l’analyse, du traitement et de la présentation de données bien spécifiques à ses responsables ou superviseurs en vue de faciliter la prise de décisions dans des sphères données.
Le data scientist récupère donc toutes les données liées plus ou moins directement aux activités de son organisation et collectées suivant différents moyens par cette dernière afin de les dépouiller, de les croiser, de les analyser, de les organiser, et de dégager les grandes tendances qui en découlent.
Ce sont ces dernières qu’elle présente à ses responsables en les leur rendant accessibles et faciles à exploiter. Les résultats de ses analyses peuvent prendre la forme de modèles explicatifs ou prédictifs, de diagrammes, de tableaux de bord ou de recommandations, susceptibles d’aider dans la prise de décisions raisonnées. Le data scientist peut être associé à la définition des méthodologies de collecte et de stockage desdites données ainsi qu’aux stratégies de traitement de ces dernières selon leur volume et leur sensibilité. Pour ce faire, il est nécessaire qu’il développe certaines compétences et aptitudes bien précises.
Quelles sont-elles?
Parce qu’il est au cœur de la gestion des données et donc des bases de données plus ou moins complexes, le data scientist doit forcément détenir un solide background en :
Il est appelé à manipuler des statistiques de tout genre et à ce titre, il lui faut être techniquement excellent en analyse et en réalisation de diagrammes statistiques, en sécurisation de données et bien plus encore.
Il doit par ailleurs avoir un sens élevé de l’analyse et de la synthèse d’informations et détenir des connaissances plus que sommaires dans les secteurs d’activités de l’organisation où il exerce.
Il existe bien d’autres domaines dans lesquels ce dernier peut renforcer ses connaissances et sa technicité pour être plus côté sur le marché.